% SVR learning and testing regressors{j} = svmtrain(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(C) ' -n ' num2str(nu) ' -m 10000']); mean_Xtr_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, regressors{j}); mean_Xte_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xte(:, j), Ker_te, regressors{j}); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xte, Yte, mean_Xte_rec, avg_std_Xtr); disp([dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(unique(Ytr), :) = mean_Xtr_rec; attr2(unique(Yte), :) = mean_Xte_rec;

这段代码用于进行SVR模型的训练和测试，并对结果进行评估。

1. 在循环中，对于每个类别`j`，使用训练数据集的特征向量的`j`列`mean_Xtr(:, j)`作为目标值，利用核矩阵`Ker_tr`进行SVR模型的训练。训练过程中使用了参数`C`和`nu`，并设置最大迭代次数为10000。训练完成后，将训练数据集的`j`列重新预测得到`mean_Xtr_rec(:, j)`，并将测试数据集的`j`列预测得到`mean_Xte_rec(:, j)`。

2. 在循环结束后，调用`test_EXEM`函数，将映射后的测试数据集`mapped_Xte`、测试数据集的标签`Yte`、重新预测得到的测试数据集的目标值`mean_Xte_rec`以及训练数据集的标准差平均值`avg_std_Xtr`作为参数。该函数将计算欧氏距离（dis_eu）、标准化欧氏距离（dis_seu）、欧氏距离准确率（acc_eu）和标准化欧氏距离准确率（acc_seu）。

3. 最后，将计算得到的结果打印输出。

4. 将attr2矩阵初始化为大小与attr2矩阵相同，但是只保留前pca_d个特征的零矩阵。然后，对于训练和测试数据集中的每个类别，将重新预测得到的特征向量mean_Xtr_rec和mean_Xte_rec放入attr2对应的位置。

这段代码的目的是使用训练数据集进行SVR模型的训练，然后对测试数据集进行预测，并计算模型预测结果的准确率和距离指标。最后，将重新预测得到的特征向量放入attr2矩阵中。

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% SVR learning and testing regressors{j} = svmtrain(mean_Xtr(:, j), Ker_S, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(C) ' -n ' num2str(nu) ' -m 10000']); mean_S_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xtr(:, j), Ker_S, regressors{j}); mean_U_rec(:, j) = svmpredict(mean_U(:, j), Ker_U, regressors{j});

这段代码实现了 SVR（Support Vector Regression）的训练和测试过程。

首先，使用 svmtrain 函数基于 mean_Xtr 的第 j 列数据作为目标变量，Ker_S 作为输入样本特征和目标变量的核矩阵，以及指定的参数进行 SVR 模型的训练。其中，参数 '-s 4' 表示使用 epsilon-SVR 模型，'-t 4' 表示使用径向基函数核，'-c' 和 '-n' 分别指定了惩罚参数 C 和 epsilon 的值。最后的参数 '-m 10000' 表示设置缓存大小为 10000。

接下来，使用 svmpredict 函数利用训练好的回归器 regressors{j} 对 mean_Xtr 的第 j 列数据进行预测，并将预测结果保存在 mean_S_rec 的第 j 列中。同样地，对 mean_U 的第 j 列数据进行预测，并将结果保存在 mean_U_rec 的第 j 列中。

该段代码的目的是训练 SVR 模型并使用它来对已知类别样本和未知类别样本进行重构。重构的结果将在后续的过程中用于计算分类准确率和评估模型性能。

%% Starting of EXEM training [mean_Xtr_PCA, V] = do_pca(Xtr); Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean_Xtr_PCA); Xte = bsxfun(@minus, Xte, mean_Xtr_PCA); % SVR kernel Ker_S = [(1 : length(label_S))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_S, Sig_S) .^ 2)]; Ker_U = [(1 : length(label_U))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_U, Sig_S) .^ 2)]; % PCA projection mapped_Xtr = Xtr * V(:, 1 : pca_d); mapped_Xte = Xte * V(:, 1 : pca_d); [mean_Xtr, std_Xtr] = compute_class_stat(Ytr, mapped_Xtr); avg_std_Xtr = mean(std_Xtr, 1); mean_S_rec = zeros(size(Sig_S, 1), pca_d); mean_U_rec = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); mean_U = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); regressors = cell(1, pca_d);

这段代码是EXEM（Extended Exemplar-based Method）训练的开始部分。

首先，使用函数 do_pca 对 Xtr 进行主成分分析（PCA），得到均值 mean_Xtr_PCA 和变换矩阵 V。然后，使用 bsxfun 函数对 Xtr 和 Xte 进行均值归一化，减去 mean_Xtr_PCA。

接下来，构建 SVR（Support Vector Regression）的核矩阵。通过计算 Sig_S 和 Sig_U 之间的欧氏距离的平方，并乘以 -gamma，然后应用指数函数，得到核矩阵 Ker_S 和 Ker_U。其中，Ker_S 包含已知类别样本的索引和对应的核值，Ker_U 包含未知类别样本的索引和对应的核值。

然后，使用 PCA 投影将 Xtr 和 Xte 转换到降维空间。通过将 Xtr 和 Xte 分别乘以前 pca_d 列的特征向量矩阵 V，得到投影后的数据 mapped_Xtr 和 mapped_Xte。

接下来，使用函数 compute_class_stat 计算 Ytr 和 mapped_Xtr 之间的类别统计信息，包括每个类别的均值 mean_Xtr 和标准差 std_Xtr。然后，计算所有类别的平均标准差 avg_std_Xtr。

最后，初始化用于记录重构样本和回归器的变量。mean_S_rec 和 mean_U_rec 是用于重构的已知类别和未知类别样本的均值，mean_U 是未知类别样本的均值，regressors 是用于回归的回归器的单元格数组。